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データの偏りを補正

 診療統計データを実際に保険商品開発に利用しようと考えた場合、例えば商品開発の指標の1つとなる疾患の「発症率」をどのように定義し推定しているかを、データの使い手は把握しておく必要がある。研究会ではこの点を、同社 取締役副社長の福島常浩氏が説明した。

メディカル・データ・ビジョンの福島常浩氏
メディカル・データ・ビジョンの福島常浩氏
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 同社が定義する疾患発症率は、DPCデータなどに含まれるバイアスを補正した推定ロジックで算出する。具体的には、対象とする患者の年齢/性別構成や疾患構成などの偏りを、厚生労働省の調査データなどに照らして補正する。これを基に、同社が発刊したレポートでは例えば、がんや生活習慣病の疾患別発症率などを算出している。

 2016年1月から保険業界向けの働きかけを進める中では、がんや生活習慣病に加え、認知症に関する分析を求める声も多いという。特に、軽度認知障害(MCI)の診療実態に関するニーズが強いとしている。